随着信息技术的飞速发展，人们对于信息的需求与日俱增，传统的奈奎斯特采样定理要求采样速率至少是信号带宽的两倍，这使得对宽带信号处理时难度在日益加剧，这也给硬件设备带来了非常大的挑战。2006年提出的压缩感知理论突破了这一采样定理的要求，只要信号是稀疏的或者可压缩的，则可以用少量的测量值重构出信号。本论文重点研究了基于视频压缩感知在测量域上的时间相关性问题，直接在测量域上分析视频特性，为基于压缩感知的视频编码提供基础研究。首先，本文提出了视频图像块在像素域的相关模型，基于此相关模型以及压缩感知理论提出了一种测量域的相关模型来估计任意位置块的测量值，并对该相关模型进行了噪声分析；其次给出了一种基于测量域上的相关模型的运动估计方法，从而进一步提取出视频信号的相关信息；最后实现了一个基于视频压缩感知的自适应编码系统，对不同的区域分配不同的采样率，从而提高视频的编码效率。实验结果表明，本文提出的在测量域上的相关模型用部分正交矩阵能够较精确预测任意位置块的测量值；且测量域的运动估计方法与像素域的运动估计方法较接近；最后与基于压缩感知独立编解码系统和基于空域稀疏的系统相比，本文给出的系统能够减少采样率0.1~0.2。